УДК: 656.085
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-5-64
EDN: UEAFUR


просмотр

ДИНАМИКА ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ РИСКА ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНОЙ АВАРИЙНОСТИ В КРУПНЫХ ГОРОДАХ РОССИИ (2015–2023)

А. И. Петров1, Е. В. Лихайрова2
Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия
1e-mail: ArtIgPetrov@yandex.ru
2e-mail: lihajrovaev@tyuiu.ru

Аннотация. В ходе практической реализации Стратегии безопасности дорожного движения в Российской Федерации профильные специалисты осознают не только нереальность достижения ее целей в установленные сроки, но и декларативность этого документа и отсутствие соответствующего научно-методического инструментария, использование которого могло бы помочь в решении поставленных задач. Одним из важных элементов этого инструментария могла бы быть методика количественной оценки рисков дорожно-транспортной аварийности. Другим элементом – результаты оценки пространственно-временной специфики процессов формирования рисков.

Целью исследования, некоторые результаты которого представлены в данной статье, является изучение динамики пространственно-временных особенностей формирования рисков гибели россиян в ДТП (для случая крупных городов).

В статье представлены методика и результаты оценки рисков дорожно-транспортной аварийности в российских городах с численностью населения Нгор = 501…1000 тыс. чел. Специфика риска дорожно-транспортной аварийности рассматривается с позиции оценки статистической связи между двумя частными составляющими риска аварийности – «Риска участия в абстрактном дорожно-транспортном происшествии (ДТП) P RTA» (Показатель 1) и «Совокупности последствий ДТП (Риска гибели в конкретном ДТП Cons RTA» (Показатель 2). Результаты проведенного исследования характеризуются научной новизной. В частности, установлено, что частные характеристики риска аварийности P RTA и Cons RTA можно рассматривать с позиций диалектического противопоставления. При росте одной из них, другая снижается, и наоборот. По сути, это один из примеров реализации общенаучного закона сохранения (вещества, энергии, информации). В данной случае, обнаруженные эффекты можно интерпретировать с позиции закона сохранения информации. Также в статье представлены оценки пространственно-временной специфики рисков дорожно-транспортной аварийности. По результатам проведенных исследований сделан вывод о необходимости использования в технологиях обеспечения БДД в различных городах страны не однотипных, а принципиально различных подходов, учитывающих специфику риска аварийности. Дальнейшие исследования в сфере изучения специфики рисков аварийности могут быть направлены как на расширение числа объектов исследования (т. е. посвящены исследованию рисков аварийности в российских городах с меньшей или большей численностью населения), так и на исследование связи между рисками аварийности и важнейшими факторами большой сложной системы «Человек – Автомобиль – Дорога – Среда» (ЧАДС).

Ключевые слова: безопасность дорожного движения, дорожно-транспортная аварийность, специфика дорожно-транспортной аварийности, риск дорожно-транспортной аварийности, риск участия в ДТП, совокупность последствий ДТП.

Для цитирования: Петров А. И., Лихайрова Е. В. Динамика пространственно-временных особенностей формирования риска дорожно-транспортной аварийности в крупных городах России (2015–2023) // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2024. – № 5. – С. 64–81. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-5-64.


Литература

  1. Блинкин М. Я., Решетова Е. М. Безопасность дорожного движения: история вопроса, международный опыт, базовые институции. – М.: Изд. дом ВШЭ, 2013. – 240 с.
  2. Евтюков С. С., Голов Е. В. Выбор коэффициентов при определении затрат кинетической энергии на деформацию автомобиля // Вестник гражданских инженеров. – 2019. – № 1(72). – С. 152–157. – https://doi.org/10.23968/1999-5571-2019-16-1-152-157. – EDN: ZCIJUT.
  3. Капский Д. В., Пегин П. А. Методика прогнозирования аварийности по методу конфликтных зон в конфликте «транзитный транспорт – пешеход» на основе моделей движения на регулируемом перекрестке // Наука и техника. – 2015. – № 5. – С. 46–52. – EDN: UMFMTV.
  4. Капский Д. В., Пегин П. А., Рябчинский А. И. Прогнозирование аварийности по методу конфликтных зон на пешеходных переходах в зоне искусственных неровностей // Мир транспорта и технологических машин. – 2015. – № 1(48). – С. 111–118. – EDN: TNIJJV.
  5. Кравченко П. А., Олещенко Е. М. Системный подход в управлении безопасностью дорожного движения в Российской Федерации // Транспорт Российской Федерации. – 2018. – № 2 (75). – С. 14–18. – EDN: YXNLLN.
  6. Петров А. И. Автотранспортная аварийность в различных странах мира как производная от трудовой занятости граждан // Научное обозрение. – 2015. – № 19. – С. 418–423. – EDN: VCUYJN.
  7. Петров А. И. Автотранспортная аварийность как идентификатор качества жизни граждан // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2016. – № 3(45). – С. 154–172. – https://doi.org/10.15838/esc.2016.3.45.9. – EDN: WCOIIP.
  8. Петров А. И. К вопросу о простейшей классификации специфических особенностей дорожно-транспортной аварийности в крупнейших городах Российской Федерации (2021) // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2022. – № 12. – С. 43–48. – https://doi.org/10.36535/0236-1914-2022-12-7. – EDN: UVDYHP.
  9. Goniewicz K., et al. (2015) Road accident rates: strategies and programmes for improving road traffic safety, European Journal of Trauma and Emergency Surgery, Vol. 42, № 4. Pp. 433–438. – https://doi.org/10.1007/s00068-015-0544-6. (In Eng.).
  10. Huang H., Abdel-Aty M. A., Darwiche A. L. (2010) County-level crash risk analysis in Florida: Bayesian spatial modeling, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 2148, No. 2148, Pp. 27–37. – https://doi.org/10.3141/2148-04. (In Eng.).
  11. Khanh Le, Liu Pei, Lin Liang-Tay (2019) Determining the road traffic accident hotspots using GIS-based temporal-spatial statistical analytic techniques in Hanoi, Vietnam, Geo-spatial Information Science, 23:2, Pp. 153–164. – https://doi.org/10.1080/10095020.2019.1683437. (In Eng.).
  12. Kolesov V. I., Danilov O. F., Petrov A. I. (2017) Specific features of goal setting in road traffic safety, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2017, Vol. 90, р. 012059. – https://doi.org/10.1088/1755-1315/90/1/012059. (In Eng.).
  13. Petrov A. I. (2022) Entropy Method of Road Safety Management: Case Study of the Russian Federation, Entropy, Vol. 24. Is. 2, № 177. – https://doi.org/10.3390/e24020177. – EDN: MUKKRZ (In Eng.).
  14. Wang C., Quddus M., Ison S. (2013) A spatio-temporal analysis of the impact of congestion on traffic safety on major roads in the UK. Transportmetrica A: Transport Science. Vol. 9, pp. 124–148. – https://doi.org/10.1080/18128602.2010.538871. (In Eng.).
  15. Wang W., et al. (2019) Factors influencing traffic accident frequencies on urban roads: A spatial panel timefixed effects error model, PLoS ONE, Vol. 14, No. 4, pp. e0214539. – https://doi.org/10.1371/journal.pone.0214539. (In Eng.).